Num relance
- Tarefas: Desenvolver e manter grafos de conhecimento científico para responder a perguntas científicas.
- Empresa: Capgemini Engineering, líder mundial em serviços de engenharia.
- Benefícios: Ambiente de trabalho híbrido, programas de crescimento profissional e seguros de saúde.
- Outras informações: Equipa multicultural e inclusiva com oportunidades de carreira emocionantes.
- Porquê este emprego: Trabalhe em projetos inovadores que fazem a diferença na ciência e tecnologia.
- Qualificações: MSc ou PhD em áreas relacionadas e experiência em engenharia de dados.
O salário previsto situa-se entre 123750 - 151250 € por ano.
Évora, Fundão, Lisboa - Expo, VNG - Cais Gaia
CAPGEMINI ENGINEERING
Na Capgemini Engineering, o líder mundial em serviços de engenharia, reunimos uma equipa global de engenheiros, cientistas e arquitetos para ajudar as empresas mais inovadoras do mundo a libertar o seu potencial. Desde carros autónomos a robôs que salvam vidas, os nossos especialistas em tecnologia digital e software pensam fora da caixa enquanto fornecem serviços únicos de P&D e engenharia em todos os setores. Junte-se a nós para uma carreira cheia de oportunidades. Onde pode fazer a diferença. Onde nenhum dia é igual ao outro.
SUA FUNÇÃO
Você irá construir e manter o conteúdo do grafo de conhecimento científico que será utilizado para responder a perguntas científicas. Você transforma conceitos biológicos em modelos RDF alinhados à ontologia, escreve os pipelines em Python que os geram e mantém cada afirmação rastreável à sua fonte e evidência. Você conecta o significado científico e a entrega técnica, de modo que os ativos do grafo sejam precisos, governados e utilizáveis por aplicações de análise e IA.
Principais responsabilidades
- Desenhar modelos de dados baseados em RDF e estruturas semânticas reutilizáveis para genes, proteínas, doenças, fenótipos, compostos e experimentos
- Mapear dados estruturados e não estruturados para vocabulários controlados e ontologias
- Desenvolver pipelines em Python para transformação de dados, resolução de entidades e geração de RDF
- Definir e validar identificadores, relacionamentos, proveniência e evidência
- Escrever consultas SPARQL para explorar, testar e analisar grafos de conhecimento
- Implementar verificações automáticas de qualidade semântica e validação de mapeamento (SHACL ou equivalente)
- Colaborar com cientistas e especialistas em ontologia para resolver questões de terminologia, modelagem e qualidade de dados
- Documentar regras de mapeamento, decisões de modelagem e regras de validação
- Apoiar a integração de ativos de grafo em soluções de dados, análise e IA a jusante
SEU PERFIL
- Mestrado ou doutorado (ou experiência profissional equivalente) em biologia, ciências biomédicas, bioengenharia, genética, neurociência, bioinformática, biologia computacional ou área relacionada
- 3 a 5 anos de experiência em engenharia de dados, engenharia de software, tecnologias semânticas ou trabalho com dados científicos
- Fortes habilidades em Python e manipulação de dados, e um comando funcional de SQL
- Modelagem prática de RDF (sujeito, predicado, objeto) e experiência prática com OWL, SPARQL e SHACL, além de RDFS ou lojas de triplas
- Experiência em projetar mapeamentos de fonte para ontologia ou integrar múltiplas fontes de dados científicos
- Experiência prática usando ou desenvolvendo ontologias, taxonomias, vocabulário controlado ou grafos de conhecimento
- Compreensão de proveniência, metadados, qualidade de dados e validação de esquema
- Experiência com conjuntos de dados biológicos ou biomédicos
- Git e práticas modernas de desenvolvimento de software
- Comunicação clara com partes interessadas científicas e técnicas
- Fluência em inglês
Qualificações preferenciais
- Experiência prática com Gene Ontology, MONDO, HPO, EFO, UBERON, ChEBI ou outras ontologias do OBO Foundry
- Bibliotecas da web semântica como RDFLib ou OWLReady2
- Ligação de entidades, mapeamento de terminologia ou gestão de vocabulário controlado
- RDF-star, grafos nomeados ou modelagem de grafos de propriedades (Neo4j, GraphDB)
- Conhecimento dos princípios FAIR, governança de metadados científicos e LinkML
- Experiência em IA agentiva e agentes baseados em LLM, geração aumentada por recuperação, extração de informações ou mapeamento assistido por LLM, com validação da saída
- Exposição a análises de grafos, similaridade semântica, aprendizado de máquina ou IA generativa
- APIs, Docker, plataformas em nuvem, orquestração de fluxo de trabalho e pipelines de dados automatizados
- Experiência em ambientes regulados, como farmacêutico e saúde
- Fluência em português
O QUE VOCÊ VAI ADORAR EM TRABALHAR AQUI
- Junte-se a um ambiente de equipe multicultural e inclusivo.
- Aproveite uma atmosfera de apoio que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal.
- Participe de projetos nacionais e internacionais empolgantes.
- Trabalho híbrido.
- Seu crescimento profissional é central para nossa missão. Nossa gama de programas de crescimento profissional e profissionais diversos são elaborados para apoiá-lo na exploração de um mundo de oportunidades.
- Programas de treinamento e certificações.
- Seguro de saúde e vida.
- Programa de referência com bônus por recomendações de talentos.
- Ótimas localizações de escritório.
Empregador para Knowledge Graph Engineer (Life Sciences) in Vila Nova de Gaia: Capgemini
A Capgemini é um excelente empregador que valoriza a inovação e a colaboração, oferecendo um ambiente de trabalho híbrido em Lisboa que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. Com oportunidades contínuas de crescimento e desenvolvimento profissional, os colaboradores são incentivados a aprimorar suas habilidades em um setor dinâmico, enquanto contribuem para projetos de transformação digital de clientes líderes. A cultura inclusiva e o foco na qualidade garantem que cada membro da equipa se sinta valorizado e motivado a alcançar a excelência.
